сопоставить данные акселерометра и магнитометра

Уважаемому ТС стоит более подробно описать задачу, мне кажется что он пытается использовать для ее решения не то, что нужно.

А вообще полученные попугаи стоит перевести в физ.значения ускорения, напряженности магнитного поля и угловой скорости, для удобства.

Пока сложно что-то посоветовать. Сам строю автопилот для БПЛА и в нем использую LSM303DLHC+L3G4200D для определения ориентации в пространстве.

А с какой частотой можно интегрировать ускорение? Проинтегрировав дважды можно получить кватернион ориентации и вычесть g.

Уважаемому ТС стоит более подробно описать задачу, мне кажется что он пытается использовать для ее решения не то, что нужно.

Его задача (или подзадача), насколько я понял, получать мгновенные значения динамического ускорения (помимо положения в пространстве и скоростей). Просто так брать показания акселерометра нельзя, так как там примешано статическое ускорение — ускорение свободного падения. В общем случае в зависимости от положения объекта, вектор g имеет компоненты на каждой оси акселерометра. Их надо как-то устранить из того, что намерял и потом получил в векторе состояний фильтра. Вот чего автор хочет вроде.

Надо в фильтр, в вектор состояний, внести составляющие вектора динамического ускорения a, которые уточнять на каждом шаге.

Просто так брать показания акселерометра нельзя, так как там примешано статическое ускорение — ускорение свободного падения.

Это и ёжику понятно... :)

Задача: объект сместился на 10 см влево - в результате измерений я узнал что он уехал на 10 см влево - всё предельно просто.

P.S. Благодарю за ответы, пока не добрался до чтения...

Ладно, последняя ссылка, и все:

http://biorob.epfl.ch/files/content/sites/biorob/files/users/195094/imports/r...

Здесь фильтр Калмана разбит на два. Первый фильтр получает измерения, выдает ориентацию. Дальше на основе ориентации идет компенсация g (не вдавался, но, думаю, так же тупое покомпонентное вычитание), а второй уже фильтр Калмана на основе простой модели движения и на основе компенсированного от g ускорения считает мгновенное ускорение (см. стр. 19 - там блок-схема).

Только учти, что многие работы - это работы студентов. Поэтому следи за тем, насколько там правильные выкладки.

Есть же литература по инерциальной навигации, теормеху. Не надо ничего сопоставлять, сделайте бинс по классическим схемам. Он будет быстро разваливаться без точных откалиброванных датчиков и начальной выставки. Выбирайте модель погрешностей (добавим например постоянную составляющую по каждой оси датчиков) и делайте фильтр который эти погрешности оценит. То есть вот берете систему в неподвижном состоянии и включаете фильтр, он находит такие оценки искомых параметров которые приводят к наименьшим уходам от неподвижного состояния. Дальше система работает по инерциальным измерениям, если есть еще какие-то измерения их можно тоже отдать фильтру для постоянной коррекции. Потом расскажите сколько секунд оно продержится автономно.

Гироскоп есть. Только не получается взять «чистое ускорение», т.е. без жо.

В простом варианте, запоминается вектор g в неподвижном состоянии. Оси датчиков в этом состоянии будут некоей «основной» системой координат в которую будем переводить показания акселерометра, складывать с запомненным g и интегрировать. И соответственно в этой же системе координат будут оценки положения. Ну а за тем как связаны начальные оси и текущие можно узнать интегрируя измерения дус.

Оси датчиков в этом состоянии будут некоей «основной» системой координат в которую будем переводить показания акселерометра, складывать с запомненным g и интегрировать. И соответственно в этой же системе координат будут оценки положения. Ну а за тем как связаны начальные оси и текущие можно узнать интегрируя измерения дус.

Вот так я сейчас вроде и делаю. Всё, начинаю читать литературу и статьи всерьез, иначе я до старости не решу задачу... Господин Zubok дал ссылки на весьма хорошие подробные статьи на тему.

P.S. Кстати, хотел бы поблагодарить Вас за помощь больше полутора лет назад в разборе с гироскопом - та математика у меня работает идеально для любых моделей гироскопов. Был погружен в решение других задач, а сейчас надо добивать инерционную навигацию...

Есть же другие варианты решить такую задачу, например: измерительное колесо, различные дальномеры, шкала на стене + видеокамера с OpenCV. Если скорость движения постоянна, измерить время движения и определять так положение.

Ускорение на акселерометре будет в момент трогания и остановки + из-за вибраций конструкции, а в промежутке между этими моментами как измерять собираетесь?